随着移动网络技术的发展和广泛应用,无线网络不仅需要满足海量移动数据的使用以及高速率,同时还要提高服务质量,因此网络的高效管控是一个巨大的难题。传统网络的管控需要大量的人力物力,且效率也是一个问题。数字孪生技术使物理空间与虚拟空间相互交互,综合利用感知、运算、模型等技术,并利用软件定义,对物理空间实现了描述、诊断、预测、决策。可以为现代网络的管控提供的强大的技术支持。针对这些问题,本文深入研究了5G网络数字孪生模型的关键技术。本文在介绍了未来网络发展趋势以及现有的网络故障诊断方法和网络业务类型识别方法的基础上,主要开展了以下三个方面的研究:（1）基于5G网络数字孪生模型的故障检测与诊断方法。首先,针对5G网络的无线接入网以及核心网构建数字孪生网络模型,包括网元、网元间的关系以及功能单元的模型。然后建立了基于数字孪生的网络故障诊断模型,包括数据处理以及知识模型等,基于实际采集的数据以及数字孪生平台的仿真数据组合而成的数据集进行知识模型的训练,仿真结果表明所提算法有较高的故障诊断准确率。（2）基于5G网络数字孪生模型的业务类型识别方法。首先,详细分析各种常见的业务类型。然后介绍常用业务类型分析方法,包括基于端口号的业务类型分析方法,基于深度包检测（DPI）的业务类型分析方法。最后,为解决上述方法的不足,提出了基于机器学习的业务类型分析方法,将数字孪生网络的知识模型SVM模型以及随机森林模型运用到实际的业务类型分析中,其中通过实际搭建的网络数据包采集平台采集的数据与数字孪生平台的产生仿真数据进行业务类型识别,使识别准确率更高。（3）基于数字孪生网络故障诊断可视化平台。利用已有数据以及信息,用Javascript搭建数字孪生网络故障诊断可视化平台,通过该平台实时显示各地区故障诊断情况,并展示出故障诊断预测模型的准确率。